По моему мнению, фундаментальной проблемой большинства нейронных сетей является следующая их особенность, присущая также программам, основывающимся на принципе искусственного интеллекта. И программы, базирующиеся на принципах искусственного интеллекта, и нейронные сети отягощены акцентом на поведении. Называют ли его «ответами», «моделями» или «выходными сигналами», предполагается, что именно в поведении, моделируемом НС или ИИ, заключается их «разумность». Об успешности компьютерной программы или нейронной сети судят по тому, выдает она правильный или желаемый выходной сигнал. Со времен Алана Тьюринга между интеллектом и поведением ставят знак равенства.
Но интеллект – это не просто разумный способ действий или разумное поведение. Действительно, поведение является проявлением интеллекта, но ни в коем случае не его ключевой характеристикой и не основным аспектом определения данного понятия. Это легко доказать в одно мгновение: вы остаетесь разумным, лежа в полной темноте, размышляя и осознавая себя самого и окружающий мир. Отрицая важность того, что происходит у вас в голове, и сосредоточиваясь, наоборот, на видимом поведении, ученые создали себе непреодолимое препятствие на пути познания человеческого интеллекта и создания по-настоящему разумных машин.
Прежде чем мы сформулируем новое определение интеллекта, я хочу рассказать вам о другом, коннекционистском, подходе, последователи которого подошли к пониманию работы мозга гораздо ближе. Основная проблема состоит в том, что важность указанного направления познания осознают лишь немногие ученые.
В то время как нейронные сети попали в центр внимания исследователей, небольшая отколовшаяся группа теоретиков разработала НС, положив в ее основу не поведение. Изобретение, названное автоассоциативной памятью, также состояло из простых «нейронов», сообщающихся друг с другом и генерирующих возбуждение при достижении определенного порога. В отличие от нейронных сетей предыдущих поколений (в которых информация проходила только в одном направлении) нейроны автоасссоциативной памяти были соединены большим числом обратных связей. Каждый выходящий сигнал в таких сетях преобразовывался в исходящий – как в телефонном разговоре. Благодаря этой цепи обратных связей ученые получили возможность наблюдать ряд интересных моментов.
Усвоив определенную модель активности, искусственные нейроны запомнили ее. Автоассоциативная сеть ассоциировала модели сами с собой, отсюда ее название – автоассоциативная память.
Результат подобной связи, на первый взгляд, может показаться смехотворным. Для воспроизведения модели, сохраненной в такой памяти, следовало предоставить указанную модель. Проиллюстрирую данный вывод наглядным примером. Допустим, вы пришли в магазин с намерением купить связку бананов. Когда продавец просит вас оплатить покупку, вы говорите ему, что расплатитесь… бананами. «Что же ценного тогда в этом открытии?» – спросите вы. А то, что автоассоциативная память обладает несколькими важными особенностями, присущими головному мозгу человека. Самая важная из них такова: нет необходимости предъявлять системе целую модель, которую вы желаете получить от нее, – достаточно ее фрагмента или видоизмененной по сравнению с желаемой модели. Автоассоциативная память способна воспроизвести сохраненную модель в неизмененном виде, даже если все, что у вас есть в наличии, – ее искаженный вариант.
Вернемся к нашему примеру. Представьте, что вы приходите в магазин с несколькими надкушенными бананами и получаете взамен целую связку. Или обращаетесь в банк с просьбой обменять надорванный и испорченный чек, и ваше желание удовлетворяют: вы получаете новенький, хрустящий документ.
В отличие от большинства нейронных сетей автоассоциативная память может быть разработана таким образом, что будет сохранять целые последовательности моделей, или временные паттерны. Такая ее особенность достигается путем добавления временной задержки к обратной связи. Благодаря этой задержке вы можете предоставлять автоассоциативной памяти последовательности моделей (что подобно звучанию мелодии), и она будет сохранять их.
Таким образом, я могу предоставить автоассоциативной памяти первые несколько нот песни Twinkle Twinkle Little Star, а система воспроизведет ее целиком. Имея в наличии лишь часть усвоенной последовательности, автоассоциативная память воссоздаст ее всю.
Как мы увидим ниже, именно таким способом обучаются люди – усваивая последовательности паттернов. И я предполагаю, что мозг использует эти цепи подобно тому, как это происходит в автоассоциативной памяти.
Принцип действия автоассоциативной памяти навел нас на мысль о потенциальном значении обратной связи и изменяющихся во времени входящих сигналов. Но в подавляющем большинстве машин, обладающих искусственным интеллектом, и в нейронных сетях фактору времени и обратной связи не придается должного значения. Подобную ошибку допускают и специалисты, практикующие в области когнитивной психологии.
Немногим отличаются от них ученые, занимающиеся проблемами головного мозга (нейробиологи, нейрологи). Они знают о том, что существует обратная связь (ведь они сами ее и открыли), но не предлагают теории, которая бы шла дальше неопределенных высказываний о «фазах» и «модуляциях» и которая бы демонстрировала существенную роль данного феномена в функционировании головного мозга в целом. Они склонны описывать мозг в терминах локализации тех или иных процессов, но почти не касаются того, в каких случаях и каким образом нейроны взаимодействуют друг с другом.
Это упущение частично объясняется ограниченностью существующих в данное время экспериментальных техник. Одной из наиболее предпочитаемых техник 1990-х годов (как вы помните, «Десятилетия мозга») была техника функционального изображения. Соответствующие механизмы строили изображения мозговой активности у людей. Однако они не были высокочувствительными – не выделяли быстрых изменений. Тогда ученые предложили участникам эксперимента сосредоточиться на единственной задаче: на протяжении довольно длительного времени их просили замереть, как перед объективом фотокамеры, но фиксировалось не изображение их внешности, а мыслей. В результате мы собрали много информации о том, где именно в мозге локализуются зоны, ответственные за решение разных задач, но очень мало знаем о том, какой путь в головном мозге проходят входящие сигналы, отражающие реальность и изменяющиеся во времени.
Техника функционального изображения позволяет нам понять, где именно в головном мозге происходят текущие процессы, но не предоставляет возможность осознать, каким образом мозговая активность меняется на протяжении времени. Ученые хотели бы получить такие данные, но у них нет подходящих методов.
Итак, многие ведущие нейробиологи впадают в так называемое заблуждение входа-выхода. Вы предоставляете системе входящий сигнал и смотрите, что получите на выходе. Диаграммы прохождения информационных потоков в головном мозге показывают, как потоки сигналов поступают вначале в первичные сенсорные зоны мозга (воспринимающие визуальные, звуковые, тактильные, обонятельные и вкусовые сигналы), а затем, посредством обратной связи, отправляют команды к мышцам. Вы чувствуете – и действуете.
Я не утверждаю, что никто из исследователей не уделял внимания факторам времени и обратной связи. В столь обширной сфере практически каждая идея имеет своих приверженцев. В последнее время интерес к проблемам обратной связи, временного фактора и прогностической функции мозга растет. Но акцент на разработке моделей искусственного интеллекта и нейронных сетей привел к тому, что другие подходы обесценились – им уделялось гораздо меньше внимания, чем они того заслуживают.

* * * * *

Не трудно понять, почему люди – как специалисты, так и непрофессионалы – считают, что поведение определяет интеллект.
Как минимум, на протяжении двух столетий люди проводили аналогии между работой головного мозга и часовым механизмом, затем насосом, трубопроводом, паровым двигателем и, наконец, компьютером.
Многие десятилетия научная фантастика купалась в идеях искусственного интеллекта – от законов роботехники Айзека Азимова до «Звездных войн».
Идея разумных машин, которые осуществляют действия, прочно укоренилась в нашем сознании. Все механизмы, созданные людьми или существующие всего лишь в воображении, разработаны для выполнения каких-либо функций. У нас нет механизмов, которые думают, но есть такие, которые действуют. Даже наблюдая за другими людьми, мы обращаем внимание прежде всего на их поведение, а не на скрытые мысли.
Казалось бы, мысль о том, что именно поведение должно служить мерилом интеллекта, вполне разумна. Однако, оглядываясь на историю развития науки, мы приходим к выводу, что мнение, лежащее на поверхности, – именно то, что чаще всего мешает увидеть правду. Научные рамки понимания зачастую сложны, поскольку интуитивные, но неверные предположения затрудняют поиск правильного ответа.
Астрономы, предшественники Н. Коперника (1473–1543), ошибочно полагали, что Земля неподвижна и расположена в центре Вселенной. Ведь они чувствовали, что земля под ногами никуда не движется, поэтому им казалось, будто они находятся в центре Вселенной. Им казалось очевидным, что звезды являются частью гигантской вращающейся сферы с Землей в центре. Того, кто осмелился бы предположить, что Земля вращается вокруг своей оси и движется вокруг Солнца со скоростью приблизительно 30 километров в секунду (это почти в 100 раз быстрее скорости звука), не говоря уже о том, что звезды расположены за триллионы миль от нас, назвали бы сумасшедшим.
Но именно эти еретические рамки познания были правильными. То, что интуитивно казалось очевидным, на самом деле было ошибочным.
До Ч. Дарвина (1809–1882) казалось очевидным, что дифференциация живых видов жесткая и неизменная. Представление о том, что виды эволюционируют, противоречила не только религиозным учениям, но и здравому смыслу, ведь, принимая концепцию эволюции, нам следует согласиться с тем, что мы, люди, имеем общих родственников со всеми живыми существами на планете, включая червей и комнатные растения, цветущие на подоконнике.
Я привел все эти примеры, поскольку убежден в том, что созданию разумных машин мешает ряд интуитивных предположений, в действительности затрудняющих поиск. Когда вы задаете себе вопрос: «Что должна делать система, обладающая искусственным интеллектом?», то интуитивно ищете ответ на него в поведенческих терминах. Мы проявляем человеческий интеллект посредством устной речи, владения письменной речью и действий, не так ли? Да, но только в определенной степени. Интеллект – нечто, происходящее в нашей голове. Разумное поведение – это не обязательная составляющая. Данный факт нельзя назвать очевидным, но, с другой стороны, его не так трудно признать.
Весной 1986 года я дни и ночи напролет просиживал в своем кабинете, читая научные статьи и занимаясь разработкой моей теории интеллекта. Также я изучал существовавшие на то время теории искусственного интеллекта и нейронных сетей, пока наконец не погряз в деталях. Материалов по этой теме, которые следовало бы прочесть и изучить, было великое множество. Но у меня никак не складывалась цельная картина того, как функционирует головной мозг.
Причина заключалась в том, что сама наука о головном мозге погрязла в деталях. Мало что изменилось и сегодня. Ежегодно публикуются тысячи отчетов о проведенных исследованиях, но они лишь добавляют путаницы вместо того, чтобы внести ясность. До сих пор не существует единой теории, позволяющей досконально разобраться, в чем именно заключается работа головного мозга и как он осуществляет ее.
Я попробовал представить себе, каким может быть решение этой задачи. Должно ли оно быть крайне сложным, поскольку мозг – сложное устройство? Придется ли описывать работу мозга с помощью сотен страниц математических формул? Придется ли разработать сотни тысяч схем, прежде чем прийти к полезному выводу? Я так не думаю. Из истории нам известно, что лучшие научные открытия и решения просты и изящны. Хотя отдельные элементы знания могут выглядеть непостижимыми, а путь структурирования теории невероятно сложен, окончательная концепция обычно очень проста.
Без ключевого объяснения, которым можно было бы руководствоваться в поиске, ученые-нейробиологи не смогут связать отдельные факты и имеющиеся данные в цельную картину. Мозг – невероятно сложное, обширное образование. На первый взгляд, он напоминает кастрюлю, наполненную вареными спагетти. Можно его назвать и ночным кошмаром электрика, но при ближайшем рассмотрении мы обнаруживаем, что устройство мозга не столь беспорядочное, как клубок спутанных между собой проводов. Мозг имеет свою структуру, но она слишком сложна, чтобы рассчитывать понять ее на интуитивном уровне.
Мы терпим неудачу за неудачей не только потому, что нам не хватает данных или умения их сопоставить; больше всего на данном этапе мы нуждаемся в изменении перспективы. Сформулировав правильные рамки познания, мы убедимся, что непонятные ранее подробности легко складываются в цельную картину, подобно тому как разно-цветные кусочки стекляшек в калейдоскопе образуют поразительной красоты узор.
Ниже я привожу еще одну аналогию, благодаря которой вы осознаете смысл моих слов.
Представьте, что спустя тысячелетия человеческая раса вымрет. И однажды с другой планеты, на которой обитает высокоразвитая цивилизация, прибудут исследователи, которые захотят изучить, как жили люди. Наибольшее изумление у них вызвала бы наша сеть дорог. Для чего может быть нужна такая забавная система? Задавшись целью узнать ответ, инопланетяне начали бы скрупулезное изучение земного рельефа, подключив также изображения, получаемые со спутников. Будучи искусными археологами, инопланетные исследователи изучили бы каждый фрагмент асфальтового покрытия, каждый дорожный указатель, упавший и частично разрушившийся, каждую мелочь, оставшуюся от человеческой цивилизации. Они обратили бы внимание, что сети дорог отличаются друг от друга. Некоторые из них – извилистые, узкие и, похоже, расположены хаотично (вероятно, возникли сами по себе). Другие образуют строгую сетку, а на некоторых участках, становясь широкими и ровными, буквально разрезают пустыни.
Так инопланетные исследователи собрали бы множество сведений о дорогах, но все эти данные ровным счетом ничего для них не значили бы. Не теряя надежды, они продолжали бы собирать все новые и новые факты в надежде, что вот-вот найдут разгадку. Но все напрасно. Так продолжалось бы до тех пор, пока один из исследователей не воскликнул бы: «Эврика! Кажется, я понял. Эти существа не могли передвигаться с помощью телепортации, как мы с вами. Им приходилось передвигаться в буквальном смысле с места на место, возможно, на забавных подвижных платформах». Теперь, на фоне сделанного открытия, многое стало бы на свои места. Исследователи поняли бы, что узкие петляющие улочки сохранились с древнейших времен, когда средств передвижения было немного и они были медленными. Широкие дороги были предназначены для перемещения на большие расстояния с большими скоростями (наконец нашлось и объяснение, почему числа на знаках, расположенных на этих дорогах, были другими). Ученые начали бы различать жилые и промышленные зоны, очертили бы взаимодействие коммерческой и транспортной инфраструктур и т. д. С другой стороны, часть собранных исследователями данных оказались бы несущественными. Таким образом, при том же наборе сведений инопланетным ученым удалось бы увидеть общую картину.
Нет никаких сомнений в том, что подобного рода открытие позволит и нам разобраться в работе мозга и составить в цельную картину все имеющиеся о нем данные.
К сожалению, не все верят в то, что мы сможем познать работу мозга. Поразительное число людей, включая ряд нейробиологов, полагают, что мозг и интеллект непознаваемы по сути. А некоторые уверены, что даже если мы поймем глубинные процессы, то все равно не сумеем создать машины, которые работали бы по принципу мозга, поскольку интеллект невозможен без человеческого организма, нейронов и непостижимых законов физики.
Выслушивая приведенные аргументы, я представляю «интеллектуалов» прошлого, которые возражали против исследований (скажем, пытались запретить анатомам вскрывать трупы с целью изучения того, как устроен человеческий организм). «Даже не пытайтесь познать это, все равно не получится ничего хорошего, и если даже вы разберетесь в том, как оно работает, это не принесет вам никакой пользы» – подобные увещевания привели к развитию функционализма – философского направления, последней нашей остановки в этой короткой истории размышлений о мышлении.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31